ChatGPT的核心功能是基于一个名为”Transformer”的架构，它使模型能够理解上下文，从而生成连贯和相关的文本。ChatGPT的版本迭代中，OpenAI不断增强其理解能力和生成的文本的质量，让它更接近人类的交流方式。
通过深度学习和大量的数据训练，ChatGPT能够执行包括但不限于撰写文章、编写代码、解答问题、进行语言翻译等多种任务。它在教育、娱乐、客户服务等多个领域均有应用，展现了人工智能在自然语言处理方面的强大潜力。
而ChatGPT和Prompt Engineering往往密不可分！
Prompt
在深入理解 Prompt Engineering（简称 PE）前，让我们首先了解什么是 “prompt”。
Prompt，在 AI 领域，指向模型提供的一种指令。这种指令可能是一个问题、一段描述或者带有特定参数的文本。基于这些指令，AI模型能生成相应的文本或图像。
例如，当我们在 ChatGPT 中输入 What is the capital of China?（中国的首都是什么？），这个问题本身就是一个 prompt。
而所谓的 Prompt Engineering（中文可译为提示工程技术），可以定义为：
一种在人工智能领域的技术实践，它通过精心设计和优化 AI 模型的提示指令（prompt），以提升 AI 的表现。其核心目标是构建更高效、可控的AI 系统，使其能够准确、可靠地执行各种任务。
这听起来可能有些复杂，让我用一个更通俗的方式来解释。
想象一下，你可能已经使用过多种 AI 产品。在这些产品中，你似乎只需要输入简单的指令就能获得回答。然而，要想得到更加准确和满意的答案，就需要使用PE技术。
由于人类语言本质上存在模糊性，而目前的机器学习模型仍无法完美解读人类语言，因此 Prompt Engineering
应运而生。此外，考虑到现有大型语言模型的运作原理，某些逻辑问题可能需要更明确的提示才能得到正确解答。
例如，输入如下计算题到 ChatGPT：
复制
What is 100*100/400*56?
What is 100*100/400*56?
可能会得到错误答案 0.4464。但通过对 prompt 进行微调，我们可以得到正确的答案。这就是 Prompt Engineering 的魅力所在。
此外，鉴于目前 AI 产品仍在初期阶段，存在各种限制。要想突破这些限制，更好地利用 AI 的能力，也离不开Prompt Engineering 技术。
综上所述，Prompt Engineering 是一项关键的 AI 技术：
- 对于 AI 产品用户来说，它可以帮助你更充分地利用 AI，提升工作效率和用户体验。
- 对于产品设计师和开发人员而言，它可以帮助你设计和改进 AI 系统的提示，提升系统性能和准确性，为用户创造更佳的 AI 体验。
学习 Prompt Engineering 的必要性
关于 Prompt Engineering 的学习，业界存在不同观点。
我之前解释了使用 prompt 的诸多好处。但也有人认为，这就像早期搜索工具出现时的“搜索专家”现象。随着产品的不断迭代和易用性提升，这些“专家”逐渐消失了。
以前面的数学问题为例，不同版本的 ChatGPT 可能给出不同答案，但随着技术的发展，未来无需特殊设置，AI 也能给出正确答案。
但从我对产品和用户的理解，以及行业专家的观点来看，我的看法是：
在当前 AI 发展的早期阶段，学习和了解 Prompt Engineering 非常有价值。但随着技术的进步，它可能会逐渐失去重要性。这个过程可能在未来三年，或者一年内发生。
例如，OpenAI 的 CEO Sam Altman 曾在今年 2 月提到，编写有效的 ChatBot prompt 是一项非常有价值的技能。
但去年，他也曾提及，在未来五年内，我们可能不再需要 Prompt Engineering。
从用户角度来看，学习 Prompt Engineering 可以帮助你更有效地使用像 ChatGPT 这样的产品。
从产品角度来看，对于用户而言，Prompt Engineering 可能只是一种短期的过渡状态。未来将有更友好的交互方式和更强大的 AI 产品出现。
还有一个事
前特斯拉 AI 负责人 Andrej Karpathy，他最近重新加入 OpenAI，今年 1 月底曾提到：
强大的 prompt 可以极大地提升 AI 的性能和效率。
因此，本教程中的所有案例和 prompt 将以英文编写。无论 Prompt Engineering 的未来如何，通过本教程，你至少可以提升你的英语水平。
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